1.png 2.png 3.png 4.png 代码如下 main.py: # 尝试用遗传算法来计算一个函数的最大值importrandomimportnumpyfrombitoptimportBitfrombitoptimportcrossimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltdefgenerate_first(in_chromosomeNum,space_num):ret_array=[]foriinrange(in_chromosomeNum):ret_array.append...
基本遗传算法(SGA)使用二进制串进行编码。 初始种群:基本遗传算法(SGA)采用随机方法生成若干个个体的集合,该集合称为初始种群。 初始种群中个体的数量称为种群规模。 2)适应度函数 遗传算法对一个个体(解)的好坏用适应度函数值来评价,适应度函数值越大,解的质量越好。 适应度函数是遗传算法进化过程的驱动力,也是...
遗传算法及其应用实例 遗传算法（Genetic Algorithm）是由美国Michigan大学的Holland 教授（1969）提出，后经由De Jong（1975），Goldberg（1989）等归纳总结所形成的一类模拟进化算法。遗传算法搜索最优解的方法是模仿生物的进化过程，即通过选择与染色体之间的交叉和变异来完成的。遗传算法主要使用选择算子、交叉算子与变异...
下面将介绍一个关于旅行商问题的遗传算法实例。 旅行商问题是一个经典的组合优化问题,目标是找到一条最短的路径,使得旅行商可以依次访问一组城市,并返回起始城市。该问题在现实生活中有很多应用,如物流配送、电路板布线等。 遗传算法可以用来解决旅行商问题。它模拟了自然界中的遗传机制和进化过程。首先,我们需要将...
遗传算法基本理论与实例 一、遗产算法得由来 遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)起源于对生物系统所进行得计算机模拟研究。20世纪40年代以来,科学家不断努力从生物学中寻求用于计算科学与人工系统得新思想、新方法。很多学者对关于从生物进化与遗传得激励中开发出适合于现实世界复杂适应系统研究得计算技术——生物进化系统...
题目来自莫烦python教学 tips: 1)当你的算法总是不收敛,诶反正就是你怎么改参数它都不收敛的时候,可能是fitness函数写错了(幽怨脸),问问自己,numpy矩阵...
遗传算法实例,多项式求最值 遗传算法的简单应用 求解高次函数在区间上的最大值 问题描述 求解函数f(x)=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)在区间[0,9]的最大值。遗传算法特性 遵循『适者生存』、『优胜劣汰』的原则 是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法模拟一...
免疫遗传算法实例 免疫遗传算法是一种借鉴生物免疫系统和遗传算法的优化算法。它通过模拟免疫系统的识别、学习、记忆等机制来解决优化问题。以下是一个简单的免疫遗传算法的实例,用于解决旅行商问题(TSP): 1.初始化: 生成一个随机抗体种群,每个抗体代表一个可能的旅行路线。 设定免疫遗传算法的参数,如抗体种群大小、...
遗传算法工具箱的使用 在MATLAB命令行窗口输入gatool，打开遗传算法工具箱：Solver(求解器)：用于选择需要的算法，Problem：需要解决的问题，(1)Fitnessfunction：需要优化的目标函数，填写的格式为：@funname，其中funname.m是编写目标函数的M文件，返回一个具体数值，(2)Numberofvariables：目标函数输入变量的数目，Constra...
遗传算法程序(一): 说明: fga.m为遗传算法的主程序;采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择,均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作! function [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options)